Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Nghiên cứu này sử dụng công nghệ thông tin và kết quả mô hình phân vùng nguy cơ trượt lở xây dựng website “quangnam.truotlo.com” nhằm đưa ra các thông tin cảnh báo sớm đến các cấp chính quyền và người dân để có biện pháp ứng phó kịp thời với tai biến trượt lở. Website được xây dựng dưới sự hỗ trợ của các ngôn ngữ lập trình. bài viết để nắm chi tiết hơn nội dung nghiên cứu. | Xây dựng website cảnh báo sớm tai biến trượt lở dọc các tuyến giao thông trọng điểm miền núi tỉnh Quảng Nam ĐỊA KÝ THUẬT - TRẮC ĐỊA XÂY DỰNG WEBSITE CẢNH BÁO SỚM TAI BIẾN TRƯỢT LỞ DỌC CÁC TUYẾN GIAO THÔNG TRỌNG ĐIỂM MIỀN NÚI TỈNH QUẢNG NAM CN. ĐẶNG THỊ THÙY Viện Địa công nghệ và Môi trường PGS. TS. ĐỖ MINH ĐỨC TS. DƯƠNG THỊ TOAN Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Hà Nội Tóm tắt Trượt lở là tai biến địa chất phổ biến proactively on prevention and mitigation the damage xảy ra dọc các tuyến đường giao thông miền núi caused by landslides. tỉnh Quảng Nam gây ra thiệt hại lớn về người và tài Key words quangnam.truotlo.com landslide sản trong những năm gần đây. Nghiên cứu này sử warnings mountainous roads. dụng công nghệ thông tin và kết quả mô hình phân vùng nguy cơ trượt lở xây dựng website 1. Đặt vấn đề quangnam.truotlo.com nhằm đưa ra các thông tin Cho đến nay đã có nhiều nghiên cứu về nguyên cảnh báo sớm đến các cấp chính quyền và người nhân hiện trạng biện pháp phòng tránh và giảm dân để có biện pháp ứng phó kịp thời với tai biến thiểu rủi ro do trượt lở được công bố. Trong đó trượt lở. Website được xây dựng dưới sự hỗ trợ của hướng nghiên cứu đưa ra cảnh báo sớm trượt lở các ngôn ngữ lập trình HTML CSS Javascript đến cộng đồng là một biện pháp thiết thực và phù PHP hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL và một số hợp với diễn biến khí hậu thất thường như hiện nay thư viện mã nguồn mở. Các nội dung của website nhằm góp phần phòng tránh giảm thiểu rủi ro do cung cấp bảng tin cảnh báo và bản đồ nguy cơ trượt lở gây ra. Phương pháp ứng dụng hệ thống theo ngày hiện trạng trượt lở đã xảy ra phân vùng thông tin địa lý GIS Geographic Information khí hậu bản đồ địa chất lượng mưa dự báo và System và các mô hình machine learning học quan trắc thông tin trượt lở theo thời gian thực. Việc máy trong nghiên cứu trượt lở đang trở nên phổ sử dụng các thông tin trong trang website giúp ích biến và mang lại hiệu quả. Học máy là tập con của hiệu quả cho chính quyền và người